系统：Linux-4.4.0（Ubantu）
显卡：nvdia Titan Xp

操作过程：

1、创建环境： 
conda create -n your_env_name python=X.X
如：
conda create -n reddoge python=3.7

2、激活环境 
activate your_env_name
如：
activate reddoge

3、安装cuda和cudnn

这一步需要参考你自己电脑的显卡型号，查看tensorflow对应的cuda与cudnn，具体教程网上有很多。（在清华镜像源下载，速度会快很多） 
conda install cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn #系统会根据你的cuda版本安装cudnn

4、检查自己的GPU是否已经可以使用 
[1] import temsorflow as tf
[2] tf.test.is_gpu_available()
如果安装成功，系统会打印一些信息，并最后显示： 
[3]True
Ps.我在这里遇到了一些问题，我本机电脑上的Titan Xp显卡驱动为380版本，而cuda10+TensorFlow2.0需要更高版本的驱动，所以在这里我升级了驱动，具体代码如下： 
sudo apt-get install nvidia-410
（于是把实验室的服务器显卡上跑着的代码全部杀了，差点没被学长学姐锤死o(╥﹏╥)o）

5、升级完驱动，查询一下 
nvidia-smi
显示显卡升级完毕，cuda版本也安装完毕！

6、启动ipython敲入命令： 

In [1]: import tensorflow as tf 
In [2]: tf.constant(1.0)+tf.constant(5.0)

返回结果： 
Out[2]: <tf.Tensor: id=2, shape=(), dtype=float32, numpy=6.0>
安装配置完毕！